Сегодня на канале проекта Repka Pi затронем тему применения Репки в задачах с применением ИИ, нейронных сетей и Computer Vision

Хочется поделится с Вами крайне интересной статьёй от наших пользователей и участников сообщества с результатами тестов Репки на данных типах задач, рассказать почему результаты неожиданно хорошие и как это связано со стоимостью Репки, а так же кратко затронуть планы проекта Repka Pi в части новых моделей Репки и нейронных ускорителей.

Если эта тема Вам близка или просто интересно, то просим набраться немного терпения, так как будет много буковок в несколько постов подряд, уверены, информация окажется для Вас интересной.

#ComputerVision #CV

Итак, как обещали выше, делимся с Вами информацией от наших многоуважаемых пользователей

Речь идёт о применении Репки для задач компьютерного зрения или как сейчас модно говорить - Computer Vision или просто CV - коллеги не только попробовали и начали применять Repka Pi в своём проекте, но и написали статью о результатах тестирования и сравнения, которое они провели, чтобы проверить Репку перед тем как применить её в своём проекте.

"Наша команда решила попробовать себя в Computer Vision. Запускать модель предполагается на отдельном одноплатном компьютере и встал вопрос с выбором такого. Тогда к нам в руки попала Repka Pi 3, на которую мы решили загрузить простую модельку и посмотреть отличия со скоростью работы модели на CPU..." - так начинается рассказ коллег об их опыте применения Repka Pi 3 в своём проекте для задач CV.

Эта статья была любезно представлена коллегами в сообществу Репки в группе обсуждения официального канала и коллеги обещают в ближайшее время подробнее рассказать о своём проекте.

Добавим - следующая версия Репки, Repka Pi 4 - которая появится на рынке в первом полугодии 2024 года - покажет ещё более высокие результаты.
Как видно на тестах - Repka Pi 3 в задачах CV "рвёт как Тузик грелку" Raspberry Pi 3B+, показывая на данных типах задач результаты выше в среднем в 2 раза.
Repka Pi 4 будет примерно тоже самое показывать в сравнении с Raspberry Pi 4 на данном типе задач.

Круто же, правда? Сами тащимся приятно удивлены, даже и ожидая подобных результатов :-)

Конечно Вы можете спросить - а за счёт чего, вдруг, такие результаты?
Тогда читаем дальше, как говорится, продолжение с ответом на вопрос в следующем номере :-)

#ComputerVision #CV

Итак, мы с Вами прочитали статью с тестами Репки в задачах с нейронными сетями и задались вопросом - за счёт чего при примерно схожих параметрах процессора такая разница в пользу Репки на данных типах задач?

Ответ на этот вопрос достаточно прост - когда Raspberry, Orange и другие именитые одноплатники, присутствующие сейчас на рынке, все как один применяют для ОЗУ чипы типа LPDDR, то на Repka Pi устанавливается чипы памяти типа DDR - а как известно DDR значительно быстрее чем LPDDR, что на всех задачах, где активно применяется передача и обработка большого количества данных в оперативной памяти, даёт очень ощутимый рост в скорости работы.

При этом память DDR в сравнении с LPDDR и значительно дороже, что сказывается на себестоимости Репки и отчасти отвечает на вопрос - "почему так дорого?", который многие так спешат задать, даже не потрудившись для начала разобраться в особенностях данного одноплатника и его отличиях в лучшую сторону от других подобных решений.
При этом есть смысл добавить, что даже доступная сейчас на рынке модель Repka Pi 3 производится в нескольких разных комплектациях под разные типы задач и разный уровень подготовленности и цены начинаются от 4 500 рублей , в чём Вы сами можете легко убедиться, перейдя на сайте проекта в раздел с интернет-магазином.
Есть и комплектации Репки "в полном фарше" или как мы говорим и даже пишем на упаковке - "достал, включил и работаешь" - когда одноплатник поставляется сразу в фирменном стильном корпусе с оптимизированными потоками воздушного охлаждения, с качественным блоком питания, с качественной SD картой, со съёмными креплениями VESA и инструментом для их установки - специально для тех, кто только решил войти в Мир одноплатников и для кого Репка становится первым одноплатником и кому даже придётся только начать свой Путь изучения Linux.

#ComputerVision #CV

Продолжая тему предыдущего поста
и возвращаясь к теме ИИ и Computer Vision хочется сказать, что конечно для данного типа задач часто нужно применять NPU (нейронные сопроцессоры), по сути являющиеся аппаратными ускорителями для независимого и, чаще всего параллельного, решения задач связанных с типовыми алгоритмами обработки данных, характерных для нейронных сетей.
И хотя большой класс реальных задач вполне Успешно при этом можно решать силами CPU, что и показано в публикации в данном посте, всё же есть большое количество более "тяжелых" задач, для быстрого выполнения которых необходимы нейронные ускорители - и по этому так же нельзя не упомянуть, что Repka Pi 5 уже будет обладать таким встроенным ускорителем.
Так как Repka Pi 5 появится к концу 2024 года или в начале 2025 года, а в 2024 году появится Repka Pi 4 ещё без NPU, то вместе с Repka Pi 4 мы планируем вывести на рынок плату функционального расширения с внешним модулем NPU специально для эффективного применения Репки в задачах связанных с использованием нейронных сетей - такие платы часто между собой инженеры называют "шилдами" и они подключаются к стандартным разъёмам одноплатника и жестко закрепляются на нём. Для этого мы планируем попробовать начать сотрудничать с Российскими разработчиками чипов, уже активно работающими нам созданием и производством чипов для NPU, тем более учитывая, что в этой части пресловутые и часто маркетинговые нанометры не так то и важны и задачи будут прекрасно решаться и на 90-130 нм и на 250-300 нм и даже на 500-600 нм и даже на FPGA/ПЛИС или программируемых контроллерах.

#ComputerVision #CV #NPU

Repka Pi и Open CV. Часть 1.

Другая, не менее интересная, востребованная и полезная тема - различные задачи распознавания изображений и видео.
Значительная часть таких задач часто решается с помощью применения библиотеки Open CV, ставшей уже в своём роде классикой и просто удобной связкой.

Ссылка на статью:
https://repka-pi.ru/blog/post/71

Напоминаем, что вопросы по работе устройства разработчикам и опытным участникам сообщества можно задавать в группе сообщества
https://xn--r1a.website/RepkaPitalk

Ранее так же был пост со ссылкой на статью с тестами Repka Pi 3 в работе с обученной моделью нейронной сети
https://xn--r1a.website/repka_pi3/328

#OpenCV #ComputerVision #CV

Repka Pi + МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ (CV)

Вчера мы рассказали про версию Репка ОС, значимые изменения в которой связаны с улучшениями для устойчивой и стабильной работы нейронных сетей - теперь Репка может 24x7 работать как система распознавания.
Мы провели исследования и сравнительные тесты, чтобы подобрать оптимальный стек и предложить к Репке готовые примеры с распознаванием, представляем результаты в статье
https://habr.com/ru/articles/820583/
где в виде практической инструкции даны примеры, по которым Вы легко сможете создать на Repka Pi свою систему распознавания.

Если не хочется устанавливать и собирать библиотеки, то чтобы сразу попробовать примеры с распознаванием, можно воспользоваться специально подготовленным образом ОС с уже установленными компонентами и примерами - архив "ml-repka-arm64_ubuntu_20.04.6_desktop_13.06.24_ver-1.6.7z" доступный тут.

Поделиться своими результатами и задать вопросы можно в группе сообщества проекта Repka Pi.

#ComputerVision #CV #NPU